时间:2021-09-09 作者:赵彦锋 陈如意
[大]
[中]
[小]
摘要:
并购是企业利用资本市场实现资源整合、提升竞争力的重要途径。随着并购规模与频率的增加,并购商誉也快速增长,同时带来潜在的减值风险。溢价并购形成的超额商誉及其大额减值的计提,因不确定性高、专业判断空间大,而成为并购风险的“发源地”,给正常市场秩序埋下隐患(傅超等,2016 ;张新民和祝继高,2019)。经济政策不确定性会影响银行信贷决策及企业投融资风险,同时也容易引发管理层机会主义行为,进而影响企业支付并购溢价的动力与能力。因此,本文聚焦以下问题展开研究 :经济政策不确定性是否会影响超额商誉?其影响方向及作用机理如何?此影响在不同资产结构、外部治理环境,以及不同产权性质和市场化程度中是否存在差异?监管是否会对
超额商誉现象发挥作用?
本文以我国沪深A 股上市公司20...
并购是企业利用资本市场实现资源整合、提升竞争力的重要途径。随着并购规模与频率的增加,并购商誉也快速增长,同时带来潜在的减值风险。溢价并购形成的超额商誉及其大额减值的计提,因不确定性高、专业判断空间大,而成为并购风险的“发源地”,给正常市场秩序埋下隐患(傅超等,2016 ;张新民和祝继高,2019)。经济政策不确定性会影响银行信贷决策及企业投融资风险,同时也容易引发管理层机会主义行为,进而影响企业支付并购溢价的动力与能力。因此,本文聚焦以下问题展开研究 :经济政策不确定性是否会影响超额商誉?其影响方向及作用机理如何?此影响在不同资产结构、外部治理环境,以及不同产权性质和市场化程度中是否存在差异?监管是否会对
超额商誉现象发挥作用?
本文以我国沪深A 股上市公司2007~2019 年数据为样本,研究了经济政策不确定性对超额商誉的影响。结果表明,经济政策不确定性上升会抑制企业超额商誉。机制检验表明,融资约束是经济政策不确定性抑制超额商誉的重要路径。异质性检验表明,资产结构和机构投资者持股会对经济政策不确定性与企业超额商誉的关系产生影响,经济政策不确定性与企业超额商誉的负相关关系在重资产企业和机构投资者持股比例低的企业中更加显著。此外,经济政策不确定性对企业超额商誉的抑制作用在不同产权性质和市场化程度中存在差异,即在非国有企业与市场化程度高地区的样本中,抑制效应更显著。以商誉专项监管政策出台年份为界的分年度回归结果表明,加强监管是降低超额商誉的有效措施。
本文可能的贡献有 :(1)从超额商誉角度研究了经济政策不确定性对企业并购溢价决策影响的研究,丰富了经济政策不确定性影响企业行为的证据。(2)以往有关商誉影响因素的研究集中于管理层特征、内部控制等微观层面
(李丹蒙等,2018 ;潘爱玲等,2018 ;张新民等,2018),或是外部行业层面(傅超等,2015),本文从宏观经济政策不确定性角度研究对商誉的影响,扩展了商誉影响因素研究。
(3) 提供了监管政策抑制商誉的直接证据,检验了专项监管对超额商誉的影响。
(一)文献综述
已有文献表明,经济政策不确定性对企业行为的影响主要在两个方面 :一是经济政策不确定性增加管理层对未来趋势判断的难度。经济政策不确定性越大,经营活动产生的现金流波动性及投资项目不确定性越大(Keynes, 2007),企业风险也越大,表现为更少的投资活动(李凤羽和杨墨竹,2015)。二是经济政策不确定性增加了管理层与股东及债权人之间的信息不对称程度。经济政策不确定性上升降低了管理者尽职程度的可观测性,增加了监管难度及监督成本(李凤羽和史永东,2016),容易成为管理层自利行为的“遮羞布”(申慧慧等,2012)。
并购是企业重要的投资活动,其产生的商誉水平受管理层溢价支付动力和支付能力的影响(Varaiya,1987)。支付动力取决于管理层对并购活动预期收益的评估,支付能力取决于企业融资能力。管理层的过度自信会高估标的企业价值,低估潜在风险,使得企业当年新增并购商誉增加
(李丹蒙等,2018 ;潘爱玲等,2018),其溢价水平受债务容量约束(潘爱玲等,2018)。此外,股份支付方式的并购因流动性受限,驱使标的定价虚高,也会高估商誉(谢纪刚和张秋生,2013),但良好的内部控制及高质量审计能有效抑制商誉泡沫(张新民等,2018 ;郭照蕊和黄俊,2020)。也有研究表明,在我国资本市场中,信息搜集成本相对较高, 监管环境相对宽松,企业的并购溢价决策存在组织间模仿行为(陈仕华和卢昌崇,2013),“同伴效应”是影响企业并购溢价的重要因素(傅超等,2015)。
(二)研究假设
企业并购活动产生溢价的主要原因是,主并方认为并购活动能够带来较高的预期收益,包括因标的企业价值低估而产生的折价收益以及主被并企业协同效应带来的协同
收益。并购溢价的支付动力及能力决定了并购溢价水平的高低(Varaiya,1987)。经济政策不确定性是企业重要外部环境,会影响企业并购溢价的支付动力与能力,本文将从以下三个方面进行分析。
1. 企业投资与扩张意愿受到抑制
商誉的确认基于对标的企业公允价值的确定,而公允价值的评估存在较大的专业判断空间(傅超等,2016)。经济政策不确定性上升使投资项目发生损失的可能性增大,企业面临的风险升高(Keynes,2007),增加了管理层对未来趋势评估的难度。根据实物期权理论,投资的沉没成本及其不可逆性特征使得递延投资更具价值(Bernanke, 1983 ;PYearyck,1988 ;李凤羽和杨墨竹,2015)。可见,经济政策不确定性上升会抑制不可逆程度高的投资,包括并购。当管理层并购意愿降低时,有理由认为其支付高商誉溢价的动力减弱。
2. 债权人惜贷
在经济政策不确定性较高背景下,商业银行难以对企业信用等级进行准确评价(Allen 和 Qian,2005),从而导致银行坏账率大大增加(Baum 和Caglayan,2009)。出于自我保护,商业银行会提升信贷标准或减少信贷供给(罗丹和李志骞,2019),企业获得银行借款的可能性显著下降
(蒋腾等,2018)。根据债务约束理论,融资约束引发的资金短缺及融资成本上升,会抑制管理层扩张冲动,弱化溢价支付能力(潘爱玲等,2018)。
3. 来自股东的约束
根据委托代理理论,管理层可能会出于构建“经理人帝国”等考虑,进行盲目并购,甚至并购与企业战略定位不符、资源整合难的标的企业,却并不关注是否为企业创造价值(Jensen 和Meckling,1976 ;Jensen,1986)。经济政策不确定性上升会加剧股东与管理层之间的信息不对称,降低管理者尽职程度的可观测性,增大对高管的监管难度及监督成本(李凤羽和史永东,2016),一定程度上掩盖管理层决策失误所需承担的责任(申慧慧等,2012)。此时,股东出于对管理层经营风险的担忧,可能会加大对管理层开展并购活动的限制,提高所要求的风险报酬,从而客观上限制了管理层支付并购溢价的能力。
综上所述,经济政策不确定性上升不仅会削弱企业并购溢价的支付意愿,也会由于债务及股权资本成本上升而降低并购溢价的支付能力。经济政策不确定性越高, 企业支付超额商誉的空间及可能性越低。基于此,提出以下假设 :
假设 :经济政策不确定性与企业超额商誉之间存在负相关关系。
(一)样本选择与数据来源
我国现行企业会计准则中关于商誉的准则自2007 年开始实施后没有发生根本性的变化,因此,本文样本选择期间为2007~2019 年。依据研究惯例,剔除以下样本 :(1)金融行业公司 ;(2)*ST 和ST 公司 ;(3)财务数据缺失的
样本。最终得到20 646 个观测值。
本文主要使用三类数据 :经济政策不确定性数据、企业财务数据以及宏观经济数据。经济政策不确定性数据
(Epu)来自斯坦福大学和芝加哥大学的三位学者联合构建的数据库。企业财务数据包括公司特征、公司治理以及其他财务指标,均来自国泰安(CSMAR)数据库。宏观经济数据来自国家统计局网站。为消除异常值的影响,在实证分析中对连续变量按照上、下1% 的水平进行缩尾处理。
(二)变量定义
超额商誉(Gw):本文参照张新民等(2018)的做法,
表1 变量定义与衡量方法
变量名称 | 变量解释 | |
被解释变量 | 超额商誉(Gw) | (每年企业的商誉账面价值- 该企业所在行业商誉的平均值)/ 总资产 |
解释变量 | 经济政策不确定性(Epu) | 月度经济政策不确定性数据的算术平均值/100 |
控制变量 | 产权性质(Soe) | 国有企业取值为1,否则为 0 |
公司规模(Size) | 总资产的自然对数 | |
公司年龄(Age) | 公司已经上市的年数 | |
公司成长性(Growth) | 公司营业收入的年度增长率 | |
财务杠杆(Lev) | 负债总额/ 资产总额 | |
资产回报率(Roa) | 净利润/ 资产总额 | |
管理层权力(Ceochair) | 董事长是否兼任公司CEO,兼任时取值为 1,否则为 0 | |
董事会规模(Board) | 董事会总人数 | |
独董比例(Bratio) | 独立董事人数 / 董事总人数 | |
股权集中度(Shrcr) | 第一大股东持股比例 | |
行业(Ind) | 行业虚拟变量 | |
时间(Year) | 年度虚拟变量 |
表2 描述性统计
变量 | 样本数 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
Gw | 20 646 | -0.0393 | 0.1100 | -0.6390 | -0.0135 | 0.2550 |
Epu | 20 646 | 2.6000 | 1.9800 | 0.8750 | 1.8380 | 8.0020 |
Soe | 20 646 | 0.4380 | 0.4960 | 0.0000 | 0.0000 | 1.0000 |
Size | 20 646 | 22.1300 | 1.2930 | 19.6400 | 21.9600 | 26.0700 |
Age | 20 646 | 9.6770 | 6.3650 | 0.0000 | 9.0000 | 29.0000 |
Growth | 20 646 | 0.2060 | 0.4700 | -0.5590 | 0.1240 | 3.1340 |
Lev | 20 646 | 0.4500 | 0.2080 | 0.0495 | 0.4490 | 0.9240 |
Roa | 20 646 | 0.0392 | 0.0562 | -0.2250 | 0.0369 | 0.1970 |
Ceochair | 20 646 | 0.2310 | 0.4210 | 0.0000 | 0.0000 | 1.0000 |
Board | 20 646 | 8.8120 | 1.7680 | 3.0000 | 9.0000 | 18.0000 |
Bratio | 20 646 | 0.3710 | 0.0525 | 0.3130 | 0.3330 | 0.5710 |
Shrcr | 20 646 | 0.3520 | 0.1500 | 0.0880 | 0.3340 | 0.7500 |
Shrcr | 0.0610*** -0.1010*** 0.2230*** 0.1590*** -0.0703*** 0.0002 0.0616*** 0.0928*** -0.0551*** 0.0119 0.0218** 1 |
Bratio | -0.0103 0.0528*** -0.0744*** 0.0156* -0.0269*** 0.0067 -0.0124 -0.0298*** 0.1020*** -0.4900*** 1 0.0377*** |
Board | 0.1490*** -0.1010*** 0.2700*** 0.2100*** 0.1050*** -0.0117 0.1420*** 0.0028 -0.1870*** 1 -0.4280*** 0.0274*** |
Ceochair | -0.0919*** 0.0784*** -0.2840*** -0.1510*** -0.2010*** 0.0492*** -0.1380*** 0.0607*** 1 -0.1710*** 0.1090*** -0.0597*** |
Roa | 0.0191** -0.0272*** -0.1530*** -0.0580*** -0.2160*** 0.3070*** -0.4260*** 1 0.0320*** 0.0138* -0.0244*** 0.1060*** |
Lev | 0.2570*** -0.0486*** 0.2920*** 0.4500*** 0.3610*** 0.0031 1 -0.3810*** -0.1360*** 0.1470*** -0.0061 0.0627*** |
Growth | 0.1320*** -0.0296*** -0.0901*** 0.0325*** -0.1600*** 1 0.0418*** 0.2000*** 0.0202** -0.0247*** 0.0118 0.0271*** |
Age | 0.1250*** 0.0597*** 0.4020*** 0.3730*** 1 -0.0497*** 0.3430*** -0.1430*** -0.1900*** 0.0977*** -0.0212** -0.0636*** |
Size | 0.4630*** 0.2170*** 0.2620*** 1 0.3410*** 0.0302*** 0.4390*** -0.0006 -0.1440*** 0.2480*** 0.0365*** 0.1980*** |
Soe | 0.1330*** -0.1800*** 1 0.2750*** 0.3860*** -0.0581*** 0.2920*** -0.1020*** -0.2840*** 0.2800*** -0.0693*** 0.2240*** |
Epu | -0.1930*** 1 -0.1700*** 0.2130*** 0.0941*** -0.0257*** -0.0296*** -0.0368*** 0.0727*** -0.0957*** 0.0498*** -0.1080*** |
Gw | 1 -0.2050*** 0.1030*** 0.3280*** 0.0882*** 0.0820*** 0.1530*** 0.0254*** -0.0778*** 0.1300*** -0.0388*** 0.0333*** |
Gw Epu Soe Size Age Growth Lev Roa Ceochair Board Bratio Shrcr |
以每年企业的商誉账面价值减去该企业所在行业当年商誉平均值除以总资产衡量。
经济政策不确定性(Epu):本文参考彭俞超等(2018)的做法,采用月度数据取平均值衡量年度经济政策不确定性。为保持和企业数据数量级尽量一致,年度数据采取除以100 的处理。
借鉴相关研究,选择以下控制变量 :公司特征变量包括产权性质(Soe)、公司规模(Size)、公司年龄(Age)、公司成长性(Growth)、财务杠杆(Lev)和资产回报率(Roa);公司治理变量包括管理层权力(Ceochair)、董事会规模(Board)、独董比例(Bratio)和股权集中度
(Shrcr)。另外,本文还控制了行业和年度变量。变量具体定义与衡量方法如表1 所示。
(三)多元回归模型
为检验经济政策不确定性对企业超额商誉的影响, 本文构建模型(1)。其中,α1 为主要检验系数,根据理论分析,预期α1 小于0,即经济政策不确定性越大,企业超额商誉越低。
Gwi,t=α0+α1Epu+αiControlsi,t+εi,t (1)
(一)描述性统计
表2 列示了变量的描述性统计结果。从统计结果来看,超额商誉的中位数为-0.0135,最大值为0.2550,表明我国A 股上市公司超额商誉并不普遍,但部分企业的
商誉偏高。此外,样本企业超额商誉的标准差较大,说明不同企业并购产生的超额商誉存在较大差异。样本期间我国经济政策不确定性的均值为2.6000,中位数为1.8380,呈现明显的右偏分布。
(二)相关性及单变量分析
表3 报告了主要变量之间的相关性分析结果,左下方是Pearson 相关系数,右上方是Spearman 相关系数,由表可知,不存在严重的多重共线性问题。经济政策不确定性(Epu)与超额商誉(Gw)之间的Pearson 与Spearman 相关性系数分别为-0.2050 和-0.1930,并且在1% 的水平上显著。假设得到初步验证,即经济政策不确定性上升能够抑制企业超额商誉。
本文按照经济政策不确定性指数的中位数对样本进行分组,并进行超额商誉单变量均值检验,结果如表4 所示。经济政策不确定性高样本组的超额商誉均值低于经
表4 按经济政策不确定性分组的超额商誉单变量分析
经济政策不确定性低 | 经济政策不确定性高 | ||||
样本数 | 均值 | 样本数 | 均值 | 差异性检验 | |
Gw | 11 487 | -0.0242 | 9 159 | -0.0582 | 0.0340*** |
注 :*** 表示在1% 水平上显著
表5 经济政策不确定性与超额商誉
GW (1) | GW (2) | |
Epu | -0.0099*** | -0.0195*** |
(-17.44) | (-34.06) | |
Soe | -0.0142*** | |
(-10.06) | ||
Size | 0.0507*** | |
(53.19) | ||
Age | 0.0003* | |
(1.80) | ||
Growth | 0.0189*** | |
(10.25) | ||
Lev | -0.0526*** | |
(-11.07) | ||
Roa | -0.0775*** | |
(-4.70) | ||
Ceochair | -0.0007 | |
(-0.39) | ||
Board | -0.0018*** | |
(-4.87) | ||
Bratio | -0.0987*** | |
(-7.40) | ||
Shrcr | -0.0589*** | |
(-13.69) | ||
Ind | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 |
常数项 | 0.0211*** | -0.9375*** |
(6.94) | (-53.30) | |
样本量 | 20 646 | 20 646 |
调整R2 | 0.085 | 0.311 |
注:*、** 和*** 分别表示在10%、5% 和1% 水平上显著,括号中为t 值。下同济政策不确定性低样本组,且在1% 水平上显著。表明经济政策不确定性越大,企业并购产生的超额商誉越低,单变量分析结果亦支持本文假设。
(三)多元回归分析
多元回归结果如表5 所示,列(1)为仅控制行业和年份的回归结果,经济政策不确定性(Epu)系数显著为负 ; 列(2)中,在加入控制变量后,经济政策不确定性(Epu) 系数为-0.0195,且仍在1% 水平上显著。这表明经济政策不确定性与企业超额商誉表现为显著负相关关系,本文假设成立。
(四)机制检验
经济政策不确定性的上升会增大企业面临的内外部融资约束,其中外部融资约束是制约企业投资规模的主要障碍(Clsessens 等,2006 ;申慧慧等,2012)。外部融资约束更具有刚性,会加剧企业生存经营风险(曹献飞和于诚, 2015 ;欧定余和魏聪,2016),进而弱化并购溢价的支付能力与支付动机,抑制超额商誉。
因此,本文对融资约束进行中介效应检验。融资约束的代表性衡量方法有 KZ 指数、WW 指数以及SA 指数。本文选取SA 指数(Hadlock 和 Pierce,2010),因为SA 数值大小仅取决于企业规模及年龄,与KZ 指数和WW 指数相比, 能更好避免内生性问题。SA 取值越大,企业面临的融资约束越严重。本文设置融资约束虚拟变量Fc,当SA 指数大于行业年度中位数时,Fc 取值为1,否则为0。参考温忠麟和叶宝娟(2014)的做法,在模型(1)的基础上,增加模型(2) 与模型(3)逐步回归。
Fci,t=β0+β1Epu+βiControlsi,t+εi,t (2)Gwi,t=γ0+γ1Epu+γ2Fci,t+γiControlsi,t+εi,t (3) 表6 的列(1)显示,经济政策不确定性(Epu)系数显著为正,说明经济政策不确定性上升会增加企业融资约束。列(2)显示,融资约束(Fc)系数显著为负,且经济政策不确定性(Epu)系数为-0.0189,在1% 水平上显著,表明融资约束起到部分中介作用。综上,经济政策不确定性上升会增加企业融资约束,进而降低超额商誉。
表6 融资约束中介效应检验
Fc (1) | Gw (2) | |
Epu | 0.2324*** | -0.0189*** |
(11.60) | (-32.96) | |
Fc | -0.0194*** | |
(-10.61) | ||
Soe | 0.1381** | -0.0144*** |
(2.24) | (-10.23) | |
Size | 0.1117*** | 0.0508*** |
(3.14) | (53.70) | |
Age | -0.6353*** | -0.0010*** |
(-56.78) | (-4.97) | |
Growth | -0.0054 | 0.0191*** |
(-0.09) | (10.32) | |
Lev | -0.0180 | -0.0538*** |
(-0.11) | (-11.32) | |
Roa | -2.7670*** | -0.0826*** |
(-5.42) | (-5.01) | |
Ceochair | 0.0044 | -0.0006 |
(0.08) | (-0.35) | |
Board | 0.0002 | -0.0019*** |
(0.01) | (-4.92) | |
Bratio | 1.4980*** | -0.0961*** |
(2.95) | (-7.24) | |
Shrcr | 0.5162*** | -0.0580*** |
(2.97) | (-13.50) | |
Ind | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 |
常数项 | 1.1539 | -0.9232*** |
(1.55) | (-53.58) | |
样本量 | 20 646 | 20 646 |
调整R2/Pseudo R2 | 0.5774 | 0.314 |
(五)稳健性检验
1. 更换经济政策不确定性衡量方法。借鉴Gulen 和Ion(2016)做法,本文用月度经济政策不确定性指数的加权平均值(Epu1)对超额商誉重新回归,结果如表7 列(1)所示。经济政策不确定性系数在1% 水平上显著为负,与前文一致。
2. 更换超额商誉衡量方法。本文用虚拟变量是否有超额商誉(Gw1)检验经济政策不确定性与超额商誉之间的关系。如表7 列(2)所示,结果表明,经济政策不确定性的
表7 稳健性检验
Gw (1) | Gw1 (2) | Gw (3) | Gw (4) | |
Epu1 | -0.0190*** | |||
(-34.06) | ||||
Epu | -0.0989*** | -0.0069*** | -0.0207*** | |
(-5.71) | (-10.41) | (-28.19) | ||
Soe | -0.0142*** | -0.6481*** | -0.0132*** | -0.0270*** |
(-10.06) | (-11.78) | (-9.27) | (-12.45) | |
Size | 0.0507*** | 0.9176*** | 0.0495*** | 0.0578*** |
(53.19) | (39.24) | (52.61) | (43.05) | |
Age | 0.0003* | -0.0294*** | 0.0002 | 0.0010*** |
(1.80) | (-7.53) | (1.60) | (5.50) | |
Growth | 0.0189*** | 0.5528*** | 0.0173*** | 0.0336*** |
(10.25) | (14.01) | (9.50) | (12.60) | |
Lev | -0.0526*** | -1.3618*** | -0.0499*** | -0.0736*** |
(-11.07) | (-9.72) | (-10.40) | (-10.00) | |
Roa | -0.0775*** | -0.6708 | -0.0676*** | -0.1127*** |
(-4.70) | (-1.61) | (-4.05) | (-4.66) | |
Ceochair | -0.0007 | 0.0601 | -0.0008 | -0.0016 |
(-0.39) | (1.24) | (-0.42) | (-0.60) | |
Board | -0.0018*** | -0.0178 | -0.0016*** | -0.0023*** |
(-4.87) | (-1.30) | (-4.22) | (-4.13) | |
Bratio | -0.0987*** | 1.3101*** | -0.0941*** | -0.0963*** |
(-7.40) | (3.21) | (-7.04) | (-4.95) | |
Shrcr | -0.0589*** | -2.1863*** | -0.0549*** | -0.0813*** |
(-13.69) | (-14.27) | (-12.67) | (-12.36) | |
LnGDP | -0.0298 | |||
(-1.03) | ||||
LnFExp | 0.5278*** | |||
(17.71) | ||||
LnM2 | -0.5599*** | |||
(-20.17) | ||||
Ind | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | |
常数项 | -0.9361*** | -19.3746*** | 0.9587*** | -1.0719*** |
(-53.26) | (-39.37) | (8.30) | (-42.62) | |
样本量 | 20 646 | 20 646 | 20 646 | 12 203 |
调整R2/Pseudo R2 | 0.311 | 0.1482 | 0.298 | 0.317 |
系数仍在1% 水平上显著负相关。
3. 控制变量中加入宏观经济变量。经济政策不确定性属于宏观环境因素,外部宏观经济环境会影响经济政策不确定性,并影响企业行为。为进一步控制宏观经济的影响,参考刘志远等(2017)的做法,在控制变量中加入国内生产总值(LnGDP)、财政支出额(LnFExp)和货币供应量
(LnM2)重新回归。如表7 列(3)所示,经济政策不确定性(Epu)系数为负,且在1% 水平上显著,研究结果没有发生明显改变。
4. 剔除商誉为0 的样本。李丹蒙等(2018)在研究中选择有新增商誉的上市公司样本,参考该做法,本文剔除商誉为0 的样本,回归结果如表7 列(4)所示,经济政策不确定性(Epu)系数仍在1% 水平上显著为负。
(一)异质性检验
1. 资产结构与机构投资者持股
经济政策不确定性会从内外两方面共同影响企业超额商誉,而资产结构和机构投资者持股作为内、外部环境因素,很可能会影响经济政策不确定性与超额商誉之间的关系。面对经济政策不确定性,不同资产结构的企业会对并购及并购商誉做出不同反应。一方面,重资产企业的固定资产投资规模大、调整难度大,因此严重依赖于未来预期, 当经济政策不确定性较大时,其投资需求更易受到波动(刘贯春等,2019)。另一方面,相比轻资产企业,重资产企业的并购商誉确定性更大(张新民和祝继高,2019),确认超额商誉上的可调节性更低。由此推测,在重资产企业中,经济政策不确定性对超额商誉的抑制作用会更加显著。
机构投资者是企业外部监督治理的重要角色。一方面,相较于个人投资者,机构投资者往往拥有更为专业、更具经验的分析团队,更有能力进行信息挖掘和分析(Dyck 等,2008),及时发现高管的“不良”行为,揭开经济政策不确定这层“面纱”;另一方面,机构投资者从业过程中积累了较多的社会资本,在捕捉股东及高管违规行为方面更加容易和便利,有助于对其监督和制止(赵玉洁等,2019)。因此,机构投资者持股比例越高,越容易缓解企业与股东及债权人之间的信息不对称程度,进而降低超额商誉的可调节性。由此推测,机构投资者持股比例低的企业中,经济政策不确定性对超额商誉的抑制作用更明显。
为检验预期,本文对不同资产结构和机构投资者持股
表8 资产结构与机构投资者持股的影响
Gw | ||||
重资产 (1) | 轻资产 (2) | 持股比例高 (3) | 持股比例低 (4) | |
Epu | -0.0201*** | -0.0192*** | -0.0156*** | -0.0245*** |
(-24.53) | (-24.64) | (-21.85) | (-27.44) | |
Soe | -0.0096*** | -0.0152*** | -0.0142*** | -0.0127*** |
(-4.64) | (-8.02) | (-8.28) | (-5.07) | |
Size | 0.0466*** | 0.0543*** | 0.0402*** | 0.0710*** |
(36.31) | (39.36) | (36.61) | (38.79) | |
Age | 0.0006*** | 0.0000 | 0.0004** | -0.0002 |
(3.15) | (0.18) | (2.56) | (-0.63) | |
Growth | 0.0076*** | 0.0231*** | 0.0121*** | 0.0319*** |
(3.32) | (9.30) | (6.05) | (9.57) | |
Lev | -0.0169*** | -0.0666*** | -0.0470*** | -0.0663*** |
(-2.62) | (-10.16) | (-8.01) | (-9.22) | |
Roa | -0.0113 | -0.1416*** | -0.0657*** | -0.1306*** |
(-0.50) | (-6.03) | (-3.01) | (-5.47) | |
Ceochair | -0.0013 | -0.0007 | -0.0030 | 0.0022 |
(-0.50) | (-0.31) | (-1.19) | (0.85) | |
Board | -0.0017*** | -0.0012** | -0.0017*** | -0.0021*** |
(-3.65) | (-2.02) | (-3.96) | (-2.89) | |
Bratio | -0.1145*** | -0.0869*** | -0.0699*** | -0.0828*** |
(-6.23) | (-4.67) | (-4.53) | (-3.81) | |
Shrcr | -0.0429*** | -0.0683*** | -0.0551*** | -0.0377*** |
(-7.30) | (-11.44) | (-10.36) | (-4.17) | |
Ind | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
常数项 | -0.8753*** | -1.0081*** | -0.7366*** | -1.3623*** |
(-37.33) | (-38.64) | (-37.37) | (-36.86) | |
样本量 | 8 806 | 11 840 | 10 854 | 9 792 |
调整R2 | 0.419 | 0.282 | 0.273 | 0.367 |
组间差异检验(p 值) | 0.000*** | 0.000*** |
比例进行异质性分析。参考张新民和祝继高(2019),企业资产结构(Am)根据固定资产和在建工程占总资产比重衡量,若该指数大于同年度样本均值,Am 取值为1,否则取0; 企业机构投资者持股(Inst)根据机构投资者持股比例高低衡量,若该指数大于其年度—行业均值,Inst 取值为1,否则取0。回归结果如表8 所示。
由列(1)和列(2)可知,重资产企业样本的经济政策
表9 产权性质与市场化程度的影响
Gw | ||||
非国有企业(1) | 国有 企业(2) | 市场化 程度低(3) | 市场化 程度高(4) | |
Epu | -0.0245*** | -0.0125*** | -0.0180*** | -0.0213*** |
(-28.31) | (-17.12) | (-24.52) | (-23.00) | |
Soe | -0.0096*** | -0.0194*** | ||
(-4.83) | (-9.54) | |||
Size | 0.0742*** | 0.0299*** | 0.0502*** | 0.0508*** |
(45.21) | (29.19) | (38.84) | (36.59) | |
Age | -0.0004* | 0.0001 | -0.0000 | 0.0006*** |
(-1.80) | (0.75) | (-0.16) | (3.01) | |
Growth | 0.0325*** | 0.0003 | 0.0167*** | 0.0226*** |
(12.06) | (0.17) | (6.93) | (7.90) | |
Lev | -0.0946*** | -0.0078 | -0.0495*** | -0.0554*** |
(-12.99) | (-1.59) | (-7.40) | (-8.19) | |
roe | -0.1739*** | 0.0286 | -0.0775*** | -0.0802*** |
(-7.61) | (1.61) | (-3.31) | (-3.54) | |
Ceochair | 0.0014 | -0.0015 | 0.0011 | -0.0027 |
(0.63) | (-0.70) | (0.40) | (-1.05) | |
Board | -0.0003 | -0.0013*** | -0.0020*** | -0.0012* |
(-0.32) | (-4.26) | (-4.30) | (-1.89) | |
Bratio | -0.0395* | -0.0499*** | -0.0970*** | -0.0917*** |
(-1.72) | (-3.97) | (-5.58) | (-4.44) | |
Shrcr | -0.0710*** | -0.0302*** | -0.0604*** | -0.0551*** |
(-10.30) | (-7.28) | (-10.32) | (-8.64) | |
Ind | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
常数项 | -1.4433*** | -0.5666*** | -0.9286*** | -0.9458*** |
(-42.42) | (-31.21) | (-39.81) | (-35.13) | |
样本量 | 11 610 | 9 036 | 11 197 | 9 449 |
调整R2 | 0.366 | 0.307 | 0.315 | 0.314 |
组间差异检验(p 值) | 0.000*** | 0.000*** |
不确定性系数(-0.0201)小于轻资产企业样本的经济政策不确定性系数(-0.0192),组间系数差异检验在1% 水平上显著,说明经济政策不确定性对超额商誉的影响在不同资产结构企业中存在差异,在重资产企业中更加显著。由列(3)和列(4)可得,机构投资者持股比例低样本的经济政策不确定性系数(-0.0245)小于机构投资者持股比例高样本的经济政策不确定性系数(-0.0156),组间系数差异检
表10 专项监管的检验结果
Gw | ||||
2007 年~2017 年 | 2018 年~2019 年 | |||
(1) | (2) | (3) | (4) | |
Epu | -0.0277*** | -0.0509*** | -0.0003 | -0.0010 |
(-13.87) | (-25.33) | (-0.18) | (-0.68) | |
Soe | -0.0078*** | -0.0373*** | ||
(-5.71) | (-7.51) | |||
Size | 0.0412*** | 0.0990*** | ||
(43.34) | (32.92) | |||
Age | -0.0006*** | 0.0011*** | ||
(-4.25) | (3.09) | |||
Growth | 0.0166*** | 0.0419*** | ||
(8.72) | (5.97) | |||
Lev | -0.0384*** | -0.0890*** | ||
(-8.07) | (-5.43) | |||
Roa | -0.0439*** | -0.1994*** | ||
(-2.59) | (-4.99) | |||
Ceochair | -0.0005 | -0.0035 | ||
(-0.25) | (-0.64) | |||
Board | -0.0015*** | -0.0017 | ||
(-4.28) | (-1.09) | |||
Bratio | -0.0867*** | -0.1037** | ||
(-6.65) | (-2.22) | |||
Shrcr | -0.0451*** | -0.1185*** | ||
(-11.05) | (-7.47) | |||
Ind | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
常数项 | 0.0336*** | -0.7290*** | -0.0225 | -2.1052*** |
(9.44) | (-43.45) | (-1.30) | (-32.58) | |
样本量 | 17 400 | 17 400 | 3 246 | 3 246 |
调整R2 | 0.085 | 0.283 | 0.023 | 0.452 |
验在1% 水平上显著,表明经济政策不确定性对超额商誉抑制作用在机构投资者持股比例低的样本中更加显著。
2. 产权性质与市场化程度
根据产权性质不同,上市公司可分为国有与非国有企业。在我国资本市场,不同产权性质面临的融资约束程度不同(Chow 和Fung,1998)。国有企业的贷款利率通常更低(Brandt 和Li,2003),限制条件也更少(Firth 等,2008),因此,与非国有企业相比,国有企业的融资约束程度较小
(葛结根,2017)。本文预期,在非国有企业中,经济政策不确定性与企业并购商誉的关系更显著。
伴随我国经济转型,市场在资源配置中发挥的作用越来越大(姜付秀和黄继承,2011),影响着企业债务期限、银行信贷等(孙铮等,2005 ;方军雄,2007),进而影响企业融资及资本结构动态调整(姜付秀和黄继承,2011)。于企业而言,市场化程度的提升,意味着政府干预减少,企业融资行为市场化 ;于银行而言,银行自主性提高、信贷决策市场化(方军雄,2007 ;姜付秀和黄继承,2011),资源更多地由市场分配(李文贵和余明桂,2012)。较高的市场化程度将提升银行放贷决策及企业融资决策的市场化程度,因此,在市场化程度高的地区,经济政策不确定性与超额商誉之间的关系更显著。
因此,本文对产权性质及市场化程度的影响进行多元回归分析。根据实际控制人的性质区分国有企业与非国有企业,若为国有企业,Soe 取值为1,否则取0 ;运用“政府与市场关系”分指数(该数据来自Wind 数据库)衡量市场化程度(Market),“政府与市场的关系”得分越高,市场化程度越高。由于2015、2017、2018 及2019 年数据缺失,参考祝继高等(2015)的设计,用2014 年的指数代替2015 年的指数,用2016 年的指数代替2017、2018 及2019 年的指数。若企业所在地该指数大于同年度样本中值,Market 取值为1,否则取0。回归结果如表9 所示。
对产权性质的影响结果分析,由列(1)和列(2)可知, 非国有企业样本中经济政策不确定性系数(-0.0245)小于国有企业样本(-0.0125),组间系数差异检验在1% 水平上显著,说明经济政策不确定性与超额商誉的负相关关系在
不同产权性质的企业中存在差异。对市场化程度的影响结果分析,如列(3)和列(4)所示,经济政策不确定性系数在市场化程度低、高样本中分别为-0.0180、-0.0213,且通过了组间系数差异检验,说明经济政策不确定性对超额商誉的负向影响在市场化程度高样本中更加显著,与预期一致。这意味着,经济政策不确定性对超额商誉的抑制作用在不同产权性质及市场化程度中存在显著差异,在非国有企业及市场化程度高的样本中更加明显。
(二)专项监管
据Wind 数据库统计,截至2018 年三季度,A 股上市公司商誉首次突破1.4 万亿元,当年11 月,证监会发布《会计监管风险提示第8 号——商誉减值》,从商誉减值会计处理及信息披露、商誉减值事项的审计和商誉减值事项相关的评估三方面,就常见问题和监管关注事项进行明确,以强化商誉减值会计监管。为考察监管力度加强前后经济政策不确定性对超额商誉的影响是否存在差异,将样本划分为2007~2017 年与2018~2019 年两个子样本,重新回归,结果如表10 所示。2007~2017 年子样本回归结果与前文一致, 而2018~2019 年子样本中经济政策不确定性系数却不显著,表明专项监管对抑制企业超额商誉有较好的作用。
本文以2007~2019 年我国沪深A 股上市公司为研究样本,考察经济政策不确定性与超额商誉的关系,主要结论如下 :(1)经济政策不确定性上升会抑制企业超额商誉,机制检验表明融资约束是抑制企业超额商誉的重要路径 ;
(2) 经济政策不确定性对超额商誉的抑制作用在重资产企业、机构投资者持股比例低企业、非国有企业以及市场化程度高的样本中更显著 ;(3)以监管政策颁布年份为界的分年度回归结果表明,证监会专项监管对抑制超额商誉具有较好作用。
研究启示 :(1)就企业而言,应通过多种手段收集信息,积极研判经济政策及其动态,增强适应性,选择合适的并购时机、制定合理的并购对价,提高并购成功率 ;(2)对政府部门来说,应针对商誉过高现象加强监管,并更好利用市场化手段,降低经济政策不确定性,稳定企业预期, 提高整个社会的资源配置效率。
本文的研究存在以下不足 :一是超额商誉的形成是买、卖双方多种因素作用的结果,本文在选取控制变量时, 虽然控制了主并企业的特征、财务指标及公司治理等因素, 但是受数据所限,没有考虑被并企业的特征及支付方式等变量的影响 ;二是经济政策包含财政政策、货币政策及税收政策等,不同政策对企业决策影响不同,而本文没有细分不同政策的差异化影响。
主要参考文献 :
[1] 曹献飞,于诚.外部融资约束加剧了企业生存风险吗?——基于Cox 比例风险模型的经验分析[J].中央财经大学学报,2015,(9):106-112.
[2] 陈仕华,卢昌崇.企业间高管联结与并购溢价决策—— 基于组织间模仿理论的实证研究[J].管理世界,2013,
(5):144-156.
[3] 方军雄.所有制、制度环境与信贷资金配置[J].经济研究,2007,(12):82-92.
[4] 傅超,王靖懿,傅代国.从无到有,并购商誉是否夸大
其实?——基于A 股上市公司的经验证据[J].中国经济问题,2016,(6):109-123.
[5] 傅超,杨曾,傅代国.“同伴效应”影响了企业的并购商誉吗?——基于我国创业板高溢价并购的经验证据[J]. 中国软科学,2015,(11):94-108
[6] 葛结根.并购对目标上市公司融资约束的缓解效应[J]. 会计研究,2017,(8):68-73.
[7] 郭照蕊,黄俊.高质量审计与上市公司商誉泡沫[J].审计研究,2020,(4):80-89.
[8] 姜付秀,黄继承.市场化进程与资本结构动态调整[J]. 管理世界,2011,(3):124-134+167.
[9] 蒋腾,张永冀,赵晓丽.经济政策不确定性与企业债务融资[J].管理评论,2018,30(3):29-39.
[10] 李丹蒙,叶建芳,卢思绮,曾森.管理层过度自信、产权性质与并购商誉[J].会计研究,2018,(10):50-57.
[11] 李凤羽,史永东.经济政策不确定性与企业现金持有策略——基于中国经济政策不确定指数的实证研究[J]. 管理科学学报,2016,19(6):157-170.
[12] 李凤羽,杨墨竹.经济政策不确定性会抑制企业投资吗?——基于中国经济政策不确定指数的实证研究[J]. 金融研究,2015,(4):115-129.
[13] 李文贵,余明桂.所有权性质、市场化进程与企业风险承担[J].中国工业经济,2012,(12):115-127.
[14] 刘贯春,段玉柱,刘媛媛.经济政策不确定性、资产可逆性与固定资产投资[J].经济研究,2019,54(8):53- 70.
[15] 刘永泽,张多蕾,唐大鹏.市场化程度、政治关联与盈余管理——基于深圳中小板民营上市公司的实证研究[J].审计与经济研究,2013,(2):49-58.
[16] 刘志远,王存峰,彭涛,郭瑾.政策不确定性与企业风险承担 :机遇预期效应还是损失规避效应[J].南开管理评论,2017,20(6):15-27.
[17] 罗丹,李志骞.经济政策不确定性对企业融资影响的实证分析[J].统计与决策,2019,35(9):170-174.
[18] 欧定余,魏聪.融资约束、政府补贴与研发制造企业的生存风险[J].经济科学,2016,(6):63-74.
[19] 潘爱玲,刘文楷,王雪.管理者过度自信、债务容量与并购溢价[J].南开管理评论,2018,21(3):35-45.
[20] 彭俞超,韩珣,李建军.经济政策不确定性与企业金融化[J].中国工业经济,2018,(1):137-155.
[21] 申慧慧,于鹏,吴联生.国有股权、环境不确定性与投资效率[J].经济研究,2012,47(7):113-126.
[22] 孙铮,刘凤委,李增泉.市场化程度、政府干预与企业债务期限结构——来自我国上市公司的经验证据[J]. 经济研究,2005,(5):52-63.
[23] 温忠麟,叶宝娟.中介效应分析 :方法和模型发展[J]. 心理科学进展,2014,22(5):731-745
[24] 谢纪刚,张秋生.股份支付、交易制度与商誉高估—— 基于中小板公司并购的数据分析[J].会计研究,2013,
(12):47-52+97.
[25] 张新民,卿琛,杨道广.内部控制与商誉泡沫的抑制——来自我国上市公司的经验证据[J].厦门大学学报(哲学社会科学版),2018,(3):55-65.
[26] 张新民,祝继高.经营资产结构影响高商誉企业的市场价值吗——基于A 股上市公司的实证研究[J].南开管理评论,2019,22(2):114-127.
[27] 赵玉洁.媒体报道、外部治理与股权融资成本[J].山西财经大学学报,2019,41(3):99-110.
[28] 祝继高, 韩非池, 陆正飞. 产业政策、银行关联与企业债务融资——基于A 股上市公司的实证研究[J]. 金融研究,2015,(3):176-191.
[29] Allen, F., Qian, J., Qian, M. Law, finance, and economic growth in China[J]. Journal of Financial Economics, 2005, 77(1): 57-116.
[30] Baum, C.F., Caglayan, M., Ozkan, N. The second moments matter: The impact of macroeconomic uncertainty on the allocation of loanable funds[J]. Economics Letters, 2009, 102(2): 87-89.
[31] Bernanke, B.S. Irreversibility, uncertainty, and cyclical
investment[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1983, 98(1): 85-106.
[32] Brandt, L., Li, H. Bank discrimination in transition economies: ideology, information, or incentives?[J]. Journal of Comparative Economics, 2003, 31(3): 387-413.
[33] Chow, C.K.W., Fung, M.K.Y. Ownership structure, lending bias, and liquidity constraints: evidence from Shanghai’s manufacturing sector[J]. Journal of Comparative Economics, 1998, 26(2): 301-316.
[34] Dyck, A., Volchkova, N., Zingales, L. The corporate
governance role of the media: evidence from Russia[J]. Journal of Finance, 2008, 63(3): 1093-1135.
[35] Fazzari, S.M., Hubbard, G., Petersen, B.C., et al. Financing
constraints and corporate investment[J]. Social Science Electronic Publishing, 1988, 33(4): 657-657.
[36] Firth, M., Lin, X., Wong, S.M.L. Lever age and investment
under a state-owned bank lending environment: evidence from China[J]. Journal of Corporate Finance, 2008, 14(5): 642-653.
[37] Gulen, H., Ion, M. Policy uncertainty and corporate invest-
ment[J]. The Review of Financial Studies, 2016, 29(3):
523–564.
[38] Hadlock, C., Pierce, J. New evidence on measuring financial constraints: moving beyond the KZ Index[J]. Review of Financial Studies, 2010,(5): 1909-1940.
[39] Jensen, M. Agency costs of free cash flow, corporate finance,
and takeovers[J]. The American Economic Review, 1986, 76
(2): 323-329.
[40] Jensen, M., Meckling, W. Theory of the firm: managerial behavior, agency cost and ownership structure[J]. Journal of Financial Economics, 1976, 3(4): 305-360.
[41] Keynes, J.M. The general theory of employment, interest
and money[M]. London: Palgrave Macmillan Press, 2007.
[42] Kim, J.B., Li, Y., Zhang, L. Corporate tax avoidance and stock price crash risk: firm-level analysis[J]. Journal of Financial Economics, 2011, 99(3): 639-662.
[43] PYearyck, R.S. Irreversible investment, capacity choice, and
the value of the firm[J]. The American Economic Review,
1988,78(5): 969-985.
[44] Qian, Y. A theory of short age in socialist economies based on the soft budget constraint[J]. American Economic Review, 1994, 84(1): 145-156.
[45] Varaiya, N.P. Determinants of premiums in acquisition
transactions[J]. Managerial & Decision Economics, 1987, 8
(3): 175-184.
How will Uncertainty of Economic Policy
Affect Enterprises’ Excess Goodwill?
ZHAO Yan-feng, CHEN Ru-yi
Key words: uncertainty of economic policy; excess goodwill; financing constraints
相关推荐